汇合经验模态分解（EEMD）经验模态分解（EMD）分解Matlab工具包

首先对时间序列数据进行EMD分解，然后对每个分量进行lstm建模，最初把各分量结果相加作为最终结果

基于matlab的VMD分解程序，间接可以调用，效果比EMD分解和小波包分解的效果更好

分享HHT得到时频图的程序-hhspectrum.m本帖最初由1148680602lxn于2015-12-1509:51编辑刚开始学习EMD分解，HHT，特来分享程序，与大家交流，附件中的程序可以自己设定信号进行仿真，得到时频图。
但处理示波器得到的仿真波形效果不佳，求大神指导，有HHT处理仿真波形的程序的盆友，别忘了来分享哦！

Hilbert-Huang变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，它是由美籍华人Huang以及他的同事在1998年提出的，从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理，得到信号的时间-频率-能量特征。
HHT是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。
HHT是分EMD和Hilbert变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行EMD分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个IMF分量进行Hilbert变换。
对于EMD分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。
Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。
Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。

emd分解以及计算HHT变换的一切matlab程序

EMD自适应分解程序，可用于轴承毛病信号分离，获得多个IMF分量。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。